对高斯信号波进行频率调制后得到函数U[t_]:=Exp[(-t^2)⁄(((1⁄100)^2))+I*200*π*t]*Exp[I*t*∑_(n=0)^3▒〖Sin[n*π*t]〗];分析强度变化规律

时间: 2023-10-04 13:05:28 浏览: 48
这个问题需要我们分析函数U[t]的模长,也就是强度,随时间的变化规律。首先,我们可以将函数U[t]拆分为实部和虚部的部分,即: U[t] = Re[U[t]] + Im[U[t]]*i 其中,Re表示实部,Im表示虚部,i表示虚数单位。 对于实部部分Re[U[t]],我们有: Re[U[t]] = Exp[(-t^2)⁄(((1⁄100)^2))] * Cos[200*π*t + t*∑_(n=0)^3▒Sin[n*π*t]] 其中,Cos表示余弦函数。根据余弦函数的性质,我们知道当t取到某些值时,Re[U[t]]的值会取到最大值或最小值。具体来说,当200*π*t + t*∑_(n=0)^3▒Sin[n*π*t]取到2kπ或(2k+1)π时(k为整数),Re[U[t]]的值会取到最大值或最小值。这意味着,函数U[t]在这些时间点上的强度会有明显的变化。 对于虚部部分Im[U[t]],我们有: Im[U[t]] = Exp[(-t^2)⁄(((1⁄100)^2))] * Sin[200*π*t + t*∑_(n=0)^3▒Sin[n*π*t]] 其中,Sin表示正弦函数。与实部部分类似,当200*π*t + t*∑_(n=0)^3▒Sin[n*π*t]取到2kπ或(2k+1)π时,Im[U[t]]的值会取到最大值或最小值。不过需要注意的是,虚部部分的最大值和最小值与实部部分的最大值和最小值不一定同时发生。因此,函数U[t]的强度变化规律要考虑实部和虚部两部分的变化情况。 综上所述,函数U[t]的强度变化规律比较复杂,需要在具体计算中进一步分析。
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对高斯信号波进行频率调制后得到函数U[t_]:=Exp[(-t^2)⁄(((1⁄100)^2))+I200πt]Exp[It∑_(n=0)^3▒〖Sin[nπt]〗];分析相位的变化规律

首先,我们可以将函数U[t]拆分成两个部分,即: U[t] = Exp[(-t^2)⁄(((1⁄100)^2))] * Exp[I200πt] * Exp[It∑_(n=0)^3▒〖Sin[nπt]〗] 其中,第一个部分是高斯信号波,第二个部分是频率为200π的正弦波,第三个部分是频率为nπ的正弦波的和(其中n=0,1,2,3)。 因此,我们可以将U[t]看作是高斯信号波和多个正弦波的叠加,而叠加的系数则由相位角决定。 对于高斯信号波部分,相位角为: φ1 = -t^2 / ((1/100)^2) 对于频率为200π的正弦波部分,相位角为: φ2 = 200πt 对于频率为nπ的正弦波部分,相位角为: φ3 = nπt 因此,总相位角为: φ = φ1 + φ2 + φ3 将上面的三个相位角代入,得到: φ = -t^2 / ((1/100)^2) + 200πt + ∑_(n=0)^3▒nπt 化简后可得: φ = -10000t^2 + 200πt + 6πt 再次化简可得: φ = -10000t^2 + 206πt 因此,我们可以得到相位角随时间变化的规律是一个二次函数,其中t的系数是-10000,常数项是0,线性项系数是206π。

分析高斯信号波经相位调制后的𝑈[t_]: = Exp[−𝑡^2⁄((1⁄100)^2) + 𝐼 ∗ 200 ∗ 𝜋𝑡] ∗ Exp[(𝐼 ∗ 𝑡^2)⁄(1⁄100)^2]的相位的变化规律

首先,将给定的信号波进行展开: $$ \begin{aligned} U[t] &= \text{Exp}\left[-\frac{t^2}{(1/100)^2} + \text{i} \cdot 200 \cdot \pi t\right] \cdot \text{Exp}\left[\frac{\text{i} \cdot t^2}{(1/100)^2}\right] \\ &= \text{Exp}\left[-\frac{t^2}{(1/100)^2}\right] \cdot \text{Exp}\left[\text{i} \cdot (200 \cdot \pi t + \frac{t^2}{(1/100)^2})\right] \\ &= \text{Exp}\left[-\frac{t^2}{(1/100)^2}\right] \cdot \text{Exp}\left[\text{i} \cdot \left(\frac{200 \cdot \pi \cdot (1/100)^2 + t^2}{(1/100)^2}\right) \cdot t\right] \\ &= \text{Exp}\left[-\frac{t^2}{(1/100)^2}\right] \cdot \text{Exp}\left[\text{i} \cdot \left(\frac{2 \cdot \pi}{(1/100)^2} \cdot \frac{(1/100)^2}{2} + \frac{t^2}{(1/100)^2}\right) \cdot t\right] \\ &= \text{Exp}\left[-\frac{t^2}{(1/100)^2}\right] \cdot \text{Exp}\left[\text{i} \cdot \left(\frac{2 \cdot \pi}{(1/100)^2}\right) \cdot \frac{(1/100)^2}{2} \cdot t + \text{i} \cdot \frac{t^2}{(1/100)^2}\right] \\ &= A \cdot \text{Exp}\left[\text{i} \cdot \left(2 \cdot \pi \cdot f_c + \frac{\pi}{\lambda_c} \cdot t^2\right) \cdot t\right] \end{aligned} $$ 其中,$A = \text{Exp}\left[-\frac{t^2}{(1/100)^2}\right]$,为振幅;$f_c = \frac{1}{2 \cdot \pi} \cdot \frac{2 \cdot \pi}{(1/100)^2} \cdot \frac{(1/100)^2}{2} = 25$,为载波频率;$\lambda_c = \frac{2 \cdot \pi \cdot c}{f_c} = \frac{2 \cdot \pi \cdot 3 \times 10^8}{25} = 2.4 \times 10^7$,为载波波长;$\frac{\pi}{\lambda_c}$,为调制指数。 由上式可以看出,相位随时间的变化规律为一个二次函数,即: $$ \phi(t) = 2 \cdot \pi \cdot f_c \cdot t + \frac{\pi}{\lambda_c} \cdot t^2 $$ 其中,第一项为线性增加的常量相位,第二项为二次增加的相位。因此,相位变化的规律就是一个在时间轴上开口朝上的抛物线。

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%ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; %随机调制函数的仿真 delta = [0.0466 0.0659 0.0932 0.1318]; f = -200:1:200; for n = 1:length(f) for i=1:4 SG(i,n) = 1/sqrt(2*pi*delta(i)) * exp((-f(n)^2/2) * delta(i)^2); end end figure; plot(f,SG(1,:),'r');hold on; plot(f,SG(2,:),'b');hold on; plot(f,SG(3,:),'k');hold on; plot(f,SG(4,:),'g');hold off; title('Matlab模拟高斯函数形状'); grid on; legend('delta = 0.0466','delta = 0.0659','delta = 0.0932','delta = 0.1318'); %ITS仿真模型分析 a = 1; %设置仿真幅度 fc = 300; %载波频率 fs = 3000; %信号的采样频率 thta = pi/6; %信号的初始相位 delay = [0 100]; %多径延迟,有几条多径,就输入几个值 fm = [0 200]; %每个多径的频谱展开 fd = [0 10]; %频率偏移 A = [1 3]; %每条多径的幅度 inter = 30; %瑞丽信道参数 SNR = 2; %信噪比 t = 20*pi/10000:20*pi/10000:20*pi;%仿真时间 st = a*cos(2*pi*fc*t+thta); %原始的发送信号 Ns = length(st); M = length(A); %希尔伯特变换 n_delay = ceil(delay*10^-3.*fs); r1 = zeros(1,Ns+max(n_delay)); %ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; C = 1; tao = 2200/length(r1):2200/length(r1):2200; tao = tao/1000; for i=1:length(tao) P(i) = (1/C)*( (sqrt((2*m-1)*delta^2/(2*m*tao(i)))^(1-2*m))... * exp( -(2*m-1)/2 - (m*tao(i)^2)/(2*delta^2) ) ); end %通过信道 for m = 1:M %加入频偏 r1 = r1.*exp(j*(2*pi*fd(m).*[1:length(r1)]/fs)); %加入多径 r1 = r1 + [zeros(1,n_delay(m)),reylei(st,fm(m),fs,Ns,inter)... .*A(m),zeros(1,max(n_delay)-n_delay(m))]; %加入功率延迟剖面函数 r2 = r1.*sqrt(P); end r = r2; r = real(r)./sqrt(sum(A.^2));%获得平均值 r = awgn(r,SNR,'measured'); %通过高斯信道 01_159m

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